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openclaw skills install telecom-visit-briefing生成专业客户走访简报和后续跟进方案,支持文字、手写笔记图像和聊天记录输入,自动提取关键信息和商机线索。
openclaw skills install telecom-visit-briefing为中国电信客户经理提供走访后快速整理服务:输入走访记录(文字/手写拍照/聊天记录),自动生成标准化走访简报和后续跟进方案,含商机识别与话术推荐。
本技能的文档导出功能依赖 docx skill。启动时自动执行以下环境检测:
1. 检测运行平台 → 2. 检测 docx 技能 → 3. 提示用户安装 → 4. 输出环境报告
第1步:检测运行平台
| 检测方式 | 平台判定 |
|---|---|
~/.config/teleai-super-agent/skills/ 目录存在 | 星辰超级智能体 |
.cursorrules 或 .trae-rules 文件存在 | TRAE / Cursor |
AGENTS.md 或 copilot-instructions.md 存在 | Codex / Copilot |
CLAUDE.md 存在 | Claude Code |
| 以上均不存在 | 未知平台,默认纯文字模式 |
第2步:检测 docx 技能
~/.config/teleai-super-agent/skills/docx/SKILL.md 是否存在node_modules 中是否有 docx 包,或 pip show python-docx 是否可用第3步:提示用户安装 docx 技能(所有平台)
当检测到 docx 技能未安装时,不自动安装,而是在对话首条回复中提示用户: "检测到当前环境未安装 docx 技能。如需导出Word文档,请先安装 docx 技能:
npm install python-docx当前可在对话中正常查看简报和跟进方案,Word导出为可选功能。"
用户自行安装后,后续对话即可正常导出Word。
第4步:输出环境报告
在对话首条回复中,简要输出环境检测结果:
[环境检测] 平台:{星辰/TRAE/Cursor/...} | docx技能:{已安装/未安装} | Word导出:{可用/不可用}
不阻塞流程:无论 docx 是否安装,简报和跟进方案均可在对话中正常输出。
依赖检测 → 识别输入材料类型 → 理解与整理走访内容 → 生成走访简报 → 生成后续跟进方案 → 对话输出 → 询问是否导出Word
严格按以下6个步骤顺序执行:
根据用户输入方式,判断材料类型并执行对应的预处理:
| 输入方式 | 识别方式 | 预处理动作 |
|---|---|---|
| 文字记录 | 用户直接粘贴或提供文字文件 | 直接进入内容理解 |
| 手写笔记拍照 | 用户上传图片 | 使用 image_read 工具识别图片中的文字内容 |
| 聊天记录 | 用户粘贴微信/飞书/钉钉聊天记录 | 识别发送人、时间戳,去重,按时间线整理为结构化记录 |
| 多文件组合 | 用户同时提供多种类型 | 逐一处理后合并为统一时间线 |
聊天记录处理规则:
手写笔记处理规则:
image_read 识别图片中全部文字对预处理后的材料进行深度理解,提取以下关键信息:
必须提取的字段(尽力填充,缺失标注"材料中未提及"):
关键内容分析维度:
读取 references/briefing-template.md 获取输出模板,严格按模板结构生成简报。
简报生成原则:
读取 references/telecom-products.md 获取产品知识库,读取 references/speech-scripts.md 获取话术模板,基于走访内容和商机线索生成跟进方案。
跟进方案生成逻辑:
商机优先级排序:
产品方案匹配:
跟进话术生成:
跟进计划编排:
对话中依次输出(不生成文件):
末尾询问: 输出完报告后,向用户确认:"是否需要将简报和跟进方案导出为Word文档?如需要,请回复"需要",我将为您生成 .docx 文件。"
docx skill 生成Word文件,命名规则 {客户名称}走访简报_{日期}.docx,保存至工作目录根目录当用户确认需要导出Word时:
docx skill